حذف افزونگی داده های خام از مجموعه داده ها، با استفاده از تحلیل مؤلفه های اصلی تُنُک

تحلیل مؤلفه های اصلی یکی از روش های مطرح به منظور کاهش ابعاد مجموعه داده است که برای داده های یک بُعدی و دوبُعدی قابل استفاده است. با توجه به تُنُک نبودن بردارهای پایه, تحلیل مؤلفه های اصلی تُنُک مطرح گردیده است که با حفظ خواص تحلیل مؤلفه های اصلی استاندارد, بعضی از درایه های بردارهای پایه را صفر می کند. در این مقاله, با توجه به خاصیت تُنُکی بردارهای پایه, که سبب بی تأثیر گشتن بعضی از مقادیر مجموعه داده در انتقال به فضای جدید می گردد, دو آلگوریتم به منظور حذف افزونگی از داده های خام, در حالت یک بُعدی و دوبُعدی ارائه شده است. در الگوریتم یک بُعدی, افزونگی بین درایه های سیگنال تشخیص و سپس از تمامی مشاهدات مجموعه حذف می شوند. در الگوریتم دوبُعدی اهمیت سطر وستون های تصاویر مجموعه داده, تشخیص و سطر وستون های با اهمیت کمتر به طور مستقیم از داده های خام حذف می شوند. یکی از مهمترین مزیت آلگوریتم های پیشنهادی که به عنوان روش های نمونه برداری غیریکنواخت نیز میتوانند خوانده شوند, حفظ ظاهر سیگنال ها می باشد. پس از حذف افزونگی داده های خام توسط دو الگوریتم ارائه شده, می توان از داده های جدید با ابعاد کمتر در کاربردهای دیگری همچون بازشناسی مجموعه داده, فشرده سازی و. . . استفاده کرد.